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随着智能交通与智慧城市的快速发展，道路状况的实时监测已成为保障交通

安全的重要环节。路面坑洼不仅威胁行车安全，还增加了车辆运营成本和道路维

护支出，因此，实现高效、精准的自动化检测对于智能交通系统具有重要的研究

价值。传统检测方法依赖图像处理和统计模型，但在复杂场景下效果有限。近年

来，深度学习技术的发展使卷积神经网络在目标检测领域展现出强大的特征提取

能力和广阔应用前景。针对路面坑洼检测需求，本文分别从提高精度与